2025-01-24
持续监测hs-cTnI水平可提高区分NSTEMI与UA的准确性
近日,首都医科大学附属北京安贞医院的研究成果 “Machine Learning Diagnostic Model for Early Stage NSTEMI: Using hs-cTnI 1/2h Changes and Multiple Cardiovascular Biomarkers” 成果发表于《Diagnostics (Basel)》。该研究利用机器学习方法,整合hs-cTnI水平的变化以及各种其他临床生物标志物,开发一种联合预测模型区分非ST段抬高型心肌梗死(NSTEMI)和不稳定型心绞痛。
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